Deep Reinforcement Learning for Robotics: A Survey of Real-World Successes
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Tang, Chen, Abbatematteo, Ben, Hu, Jiaheng, Chandra, Rohan, Martín-Martín, Roberto, Stone, Peter |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Learning to Look: Seeking Information for Decision Making via Policy Factorization
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2024)
SLAC: Simulation-Pretrained Latent Action Space for Whole-Body Real-World RL
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Disentangled Unsupervised Skill Discovery for Efficient Hierarchical Reinforcement Learning
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Simple Recipe Works: Vision-Language-Action Models are Natural Continual Learners with Reinforcement Learning
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
TeleMoMa: A Modular and Versatile Teleoperation System for Mobile Manipulation
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning in Real World Unstructured Pedestrian Crowds
di: Chandra, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chandra, Rohan, et al.
Pubblicazione: (2024)
FLaRe: Achieving Masterful and Adaptive Robot Policies with Large-Scale Reinforcement Learning Fine-Tuning
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
SkiLD: Unsupervised Skill Discovery Guided by Factor Interactions
di: Wang, Zizhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zizhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real-World Fluid Directed Rigid Body Control via Deep Reinforcement Learning
di: Bhardwaj, Mohak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhardwaj, Mohak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Are LLMs The Way Forward? A Case Study on LLM-Guided Reinforcement Learning for Decentralized Autonomous Driving
di: Anvar, Timur, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Anvar, Timur, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Getting-Up Policies for Real-World Humanoid Robots
di: He, Xialin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Xialin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time Reversal Symmetry for Efficient Robotic Manipulations in Deep Reinforcement Learning
di: Jiang, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fast Lifelong Adaptive Inverse Reinforcement Learning from Demonstrations
di: Chen, Letian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Letian, et al.
Pubblicazione: (2022)
RL-100: Performant Robotic Manipulation with Real-World Reinforcement Learning
di: Lei, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lei, Kun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning with Lie Group Orientations for Robotics
di: Schuck, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schuck, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
RoboArena: Distributed Real-World Evaluation of Generalist Robot Policies
di: Atreya, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Atreya, Pranav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Security of Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey
di: Demontis, Ambra, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Demontis, Ambra, et al.
Pubblicazione: (2022)
Crowd-Robot Interaction: Crowd-aware Robot Navigation with Attention-based Deep Reinforcement Learning
di: Chen, Changan, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Chen, Changan, et al.
Pubblicazione: (2018)
STRIDE: Automating Reward Design, Deep Reinforcement Learning Training and Feedback Optimization in Humanoid Robotics Locomotion
di: Wu, Zhenwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Zhenwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Real-World Quadrupedal Locomotion Benchmark for Offline Reinforcement Learning
di: Zhang, Hongyin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Hongyin, et al.
Pubblicazione: (2023)
SafeMimic: Towards Safe and Autonomous Human-to-Robot Imitation for Mobile Manipulation
di: Bahety, Arpit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bahety, Arpit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Real-World Reinforcement Learning of Active Perception Behaviors
di: Hu, Edward S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Edward S., et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Autonomous Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation with Large Language Models
di: Turcato, Niccolò, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Turcato, Niccolò, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Sim-to-Real Reinforcement Learning for Robot VLAs with Generative 3D Worlds
di: Choi, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choi, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dexterous Legged Locomotion in Confined 3D Spaces with Reinforcement Learning
di: Xu, Zifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty-Aware Robotic World Model Makes Offline Model-Based Reinforcement Learning Work on Real Robots
di: Li, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reinforcement Learning Within the Classical Robotics Stack: A Case Study in Robot Soccer
di: Labiosa, Adam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Labiosa, Adam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization in Deep Reinforcement Learning for Robotic Navigation by Reward Shaping
di: Miranda, Victor R. F., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Miranda, Victor R. F., et al.
Pubblicazione: (2022)
Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations
di: Urain, Julen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Urain, Julen, et al.
Pubblicazione: (2024)
DataMIL: Selecting Data for Robot Imitation Learning with Datamodels
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sim-to-Real Transfer for Mobile Robots with Reinforcement Learning: from NVIDIA Isaac Sim to Gazebo and Real ROS 2 Robots
di: Salimpour, Sahar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Salimpour, Sahar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large-Language-Model-Guided State Estimation for Partially Observable Task and Motion Planning
di: Kim, Yoonwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Yoonwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning to Optimize Package Picking for Large-Scale, Real-World Robot Induction
di: Li, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Real-World Robot Control by Deep Active Inference With a Temporally Hierarchical World Model
di: Fujii, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fujii, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safety-Driven Deep Reinforcement Learning Framework for Cobots: A Sim2Real Approach
di: Abbas, Ammar N., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abbas, Ammar N., et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning to Play Piano in the Real World
di: Zeulner, Yves-Simon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeulner, Yves-Simon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Agile Soccer Skills for a Bipedal Robot with Deep Reinforcement Learning
di: Haarnoja, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Haarnoja, Tuomas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Advancing Household Robotics: Deep Interactive Reinforcement Learning for Efficient Training and Enhanced Performance
di: Soni, Arpita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Soni, Arpita, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation under Distribution Shift with Bounded Extremum Seeking
di: Saxena, Shaifalee, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Saxena, Shaifalee, et al.
Pubblicazione: (2026)
Robot Deformable Object Manipulation via NMPC-generated Demonstrations in Deep Reinforcement Learning
di: Wang, Haoyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Haoyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Learning to Look: Seeking Information for Decision Making via Policy Factorization
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SLAC: Simulation-Pretrained Latent Action Space for Whole-Body Real-World RL
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Disentangled Unsupervised Skill Discovery for Efficient Hierarchical Reinforcement Learning
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Simple Recipe Works: Vision-Language-Action Models are Natural Continual Learners with Reinforcement Learning
di: Hu, Jiaheng, et al.
Pubblicazione: (2026) -
TeleMoMa: A Modular and Versatile Teleoperation System for Mobile Manipulation
di: Dass, Shivin, et al.
Pubblicazione: (2024)